中国居民生活碳排放增长路径研究

随着居民消费水平提高,居民生活部门成为中国第二大排放主体,居民生活碳排放问题成为国内外的研究热点。本文结合IPAT扩展模型和情景分析方法对中国整体、城镇、农村三个层面居民生活碳排放增长路径进行情景预测,探究中国居民生活碳排放达峰时间及达峰数值。研究结果表明:基准情景和高碳情景下,到2050年,中国整体、城镇、农村居民生活碳排放总量均难实现达峰;低碳情景下,中国整体、城镇、农村居民生活碳排放总量达峰时间分别是2046年,2045年和2046年,碳排放峰值分别为73亿t、56亿t和17亿t;强化情景下,中国整体、城镇、农村居民生活碳排放总量达峰时间均在2040年,碳排放峰值分别为63亿t、47亿t和16亿t。中国居民生活碳排放峰值研究是中国能否实现减排目标的基础之一。基于此,提出中国居民生活部门专门性减排举措,如提高居民人口素质、提升居民绿色理念等有助于中国整体实现2030峰值目标。     

基于PSO-LSTM网络模型的建筑碳排放峰值预测

在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。     

经济增长与减排视角下电力行业碳峰值预测

基于2000-2015年中国电力行业数据,利用递阶LMDI法分解出电力碳排放的九个影响因素,得出人均GDP贡献度为正向最大,对碳排放的增长起促进作用,生产结构贡献度为负向最大,起抑制作用。根据影响效应的大小,利用情景分析法设置出九种不同的情景模式,借助STIRPAT模型进行建模,对不同情景下电力碳峰值进行预测与分析。结果表明：基准模式（中增长中减排）下,碳排放量在2030年达峰,峰值为494058万吨,但高于2030年的目标排放量;如果火力发电占比一直处于65%以上,仅靠经济增长速率的降低,无法出现峰值,电力碳排放处于持续上升状态;优化电力生产结构,降低火电占比,有效开发利用新能源,完善CCS等减排技术,能够在不降低经济发展速率的情况下实现2030年达峰的目标要求。     

中国交通运输业碳排放驱动因素与达峰路径

交通运输业是中国碳排放来源的主要部门之一,具有很大的减排潜力。本文首先测算了2001—2020年中国交通运输业的碳排放,接着运用对数平均迪氏指数（LMDI）法分解碳排放的驱动因素,最后运用蒙特卡洛模拟,并设计3种情景（基准情景、技术进步情景和低碳目标情景）,研究不同政策路径对2021—2030年交通运输业碳排放的动态影响及其达峰潜力。研究表明：①中国交通运输业碳排放最主要的驱动因素是经济规模,其次是人口规模;②促降因素为能源碳集约度、交通能源强度以及行业规模,其中影响最大的是行业规模;③蒙特卡洛模拟的结果显示,与基准情景相比,技术进步情景的减排力度最大可达30.27%,低碳目标情景的减排力度最大可达51.32%。此外,3种情景中,只有在低碳目标情景下有可能实现2030年交通运输业的碳达峰目标,另外两种情景尚未出现达峰拐点。最后,根据研究结论,本文为交通运输业实现2030年碳达峰目标提供了相关政策建议。     

开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例

区域经济间的分工合作及相互依赖,对区域碳排放峰值有重要影响。本文以能源生产区域山西省为例,从山西和全国两个层面选择驱动因素构建开放STIRPAT模型,并运用情景分析方法预测山西省2016—2040年碳排放峰值。结果显示,全国层面选择节能或低碳情景,可实现山西碳排放量在2035年达峰;而同时山西以节能或低碳情景相配合,可实现2030年之前达峰;在当前全国碳排放控制趋于严格的背景下,山西碳排放量2030年达峰是可以实现的;山西碳排放峰值大小主要受全国层面情景选择影响,受山西情景选择影响较小;山西碳排放峰值的可控性较差,自身减排努力对碳排放峰值时间及大小的影响相对较小;与开放视角相比,封闭STIRPAT模型会推迟山西碳峰值年份,在预测时段无峰值,并高估其排放量。因此,山西应该从开放视角,关注全国层面的节能发展状况,将其作为山西碳峰值政策的重要约束因素,制定灵活的碳排放达峰方案。     

开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例

区域经济间的分工合作及相互依赖,对区域碳排放峰值有重要影响。本文以能源生产区域山西省为例,从山西和全国两个层面选择驱动因素构建开放STIRPAT模型,并运用情景分析方法预测山西省2016—2040年碳排放峰值。结果显示,全国层面选择节能或低碳情景,可实现山西碳排放量在2035年达峰;而同时山西以节能或低碳情景相配合,可实现2030年之前达峰;在当前全国碳排放控制趋于严格的背景下,山西碳排放量2030年达峰是可以实现的;山西碳排放峰值大小主要受全国层面情景选择影响,受山西情景选择影响较小;山西碳排放峰值的可控性较差,自身减排努力对碳排放峰值时间及大小的影响相对较小;与开放视角相比,封闭STIRPAT模型会推迟山西碳峰值年份,在预测时段无峰值,并高估其排放量。因此,山西应该从开放视角,关注全国层面的节能发展状况,将其作为山西碳峰值政策的重要约束因素,制定灵活的碳排放达峰方案。     

经济平稳增长下黄河流域相关省区碳达峰时间及峰值水平

黄河流域作为中国重要的生态安全屏障,研究黄河流域相关省区碳达峰具有重要的现实意义。本文运用经济平稳增长模型测算2020—2050年黄河流域相关省区的经济最优增长率,模拟分析不同情景下各省区碳达峰的时间和水平,并探讨减排情景对区域碳排放公平性的影响。结果表明：①减排情景有利于实现黄河流域相关省区碳排放与经济发展的脱钩,进而促进实现碳达峰;②基准情景和自主减排情景下黄河流域相关省区未能实现2030碳达峰目标;提前达峰情景碳减排量最大;③减排情景能够提高黄河流域相关省区碳排放的公平性,且提前达峰情景的效果最佳,但碳排放的区域间不公平性问题仍然存在。为了尽早实现黄河流域相关省区碳达峰,应进一步强化政策导向,充分考虑区域差异,加强省区间合作,制定更加适宜的减排政策。     

“双碳”目标下中国能源消费碳排放量预测

【目的】面对“碳达峰、碳中和”全球性主题，预测与模拟中国能源消费碳排放量，探索碳达峰时间及碳中和可实现性，为促进减排目标的实现提供理论依据。【方法】本文运用碳排放系数法测算1986—2019年中国26种能源消费的碳排放量，从经济、社会、环境、能源、技术5个方面出发，建立了包含18个变量的能源消费碳排放影响因素指标体系，利用Lasso回归筛选出5个主要因素。运用3种机器学习方法和Lasso回归构建了支持向量机回归（SVR）、随机森林（RF）、BP神经网络和Lasso-SVR、Lasso-RF、Lasso-BP共6种碳排放量预测模型，基于均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）对6种预测模型进行比较和分析。结合情景分析法设置新常态化情景、绿色低碳情景、2℃目标情景和1.5℃目标情景4种情景，选择最优预测模型对4种情景下中国2020—2060年的碳排放量进行模拟分析。【结果】研究显示：4种情景下，随着减排力度加强，中国碳达峰平台期逐渐缩短，平台期内碳达峰时间分别为2035、2029、2026、2025年，峰值分别为95.8亿、74.48亿、67.23亿、65.23亿tCO2e,2℃目标情景...     

"双碳"背景下吉林省高新技术企业能源发展研究

近年来气候变化的加剧在全球引发了一系列经济、社会和环境问题,加之新冠肺炎疫情的蔓延,使得人类社会的可持续发展面临巨大挑战.作为世界上最大的发展中国家和碳排放国,中国提出了2030年实现碳达峰,2060年实现碳中和的"双碳"目标,运用科技创新用全球最短的时间完成全球最高碳排放强度降幅.碳达峰碳中和不仅仅与能源有关,更是一...     

不同情景下碳排放达峰对中国经济的影响——基于CGE模型的分析

实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺,也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择。政策约束下的碳排放达峰会对中国经济发展产生一定程度影响。本文通过构建包含气候保护函数的七部门CGE模型,模拟评估中国在2025年、2030年和2035年实现碳排放达峰的经济影响,包括对综合经济的影响和对各部门进出口及产出的影响。结果表明,碳排放达峰时间越早,对中国造成的经济影响越大;三种碳排放达峰情景下,政府收入及储蓄均有明显下降,对其余经济指标基本不会造成太大影响;碳排放达峰对建筑业产出影响较小,其他部门产出略有增长。综合来看,2030年是中国碳排放达峰的最佳时间点。文章最后提出了应对碳排放达峰的政策建议。     

中国建筑部门中长期低碳发展路径

本文讨论了城镇化背景下建筑部门未来发展驱动因子与能源服务需求的变化趋势,并设定基准（BAU）、自主贡献（NDC）和强化低碳（ELC）3个情景,运用自下而上的建筑部门能源系统模型（PECE-Building）分析2013—2050年不同发展路径下建筑部门能源需求和CO₂排放趋势,评估建筑部门实现中长期低碳发展目标的技术路线图和投资需求。研究结果表明,受城镇化进程与收入增长驱动,中国中长期建筑部门能源服务需求将快速增长,建筑部门成为中国未来能耗与排放增长的重要来源。BAU情景下建筑部门2050年能耗与CO₂排放水平较2013年分别上升142.8%、103.1%;NDC情景下全社会CO₂排放达峰,但建筑部门排放依然保持持续增长;ELC情景下建筑部门有望在2027年左右以7.8亿t CO₂排放达峰,2050年排放降至6.15亿t,低于2013年水平。ELC情景下能效技术与新能源技术累计减排量分别占比 33.4%和66.6%,北方城镇供暖是最重要的减排领域。实现该低碳发展目标所需新增投资共计2694.3亿元,占各期GDP比重均不超过0.26‰。因此,建筑部门有望走上一条技术可行、经济可接受的低碳转型之路。     

基于多情景假设的中国碳减排目标省域分解

为确保中国在2030年之前实现碳达峰的目标,对中国碳减排目标进行省域分解至关重要。本文遵循公平性、效率性和可行性3项原则,选取人均CO₂排放量、人均可支配收入、第三产业产值占GDP比重、单位GDP能耗和人均GDP水平5项分解标准,构建中国碳排放增量控制目标省域分解模型,对不同GDP增速情景（2020—2025年情景以及2025—2030年期间高、低和基准GDP增速3种情景）进行仿真模拟。研究发现：①经济发展状况与历史碳排放量是影响碳减排目标省域分解的重要因素,排名较前和较后省份的碳强度下降目标稳定,而排名居中省份的碳强度下降目标则同时受公平性、效率性和可行性原则的影响,部分省份呈现不同情景偏好下目标分组不同的特点。②中国碳达峰趋势稳定,外部冲击对于GDP增速的影响,并没有造成各省份碳减排目标的分组结果变化,因此国家目标省域分解结果整体稳定。本文结论有助于各省份灵活制定减排目标,以保证国家减排目标顺利实现。     

中国省域碳排放的区域差异及脱钩趋势演变

一个国家或地区碳排放目标的实现取决于经济增速与碳排放降速的相对关系,而碳排放与经济发展的相对脱钩是中国碳排放目标实现的重要保障.本文结合泰尔指数和Tapio模型,刻画中国各省份2005-2017年碳排放与经济发展的相对关系,研究碳排放的区域差异及脱钧指数的演变趋势,主要结论如下:①中国各地区的碳排放总量与经济发展均呈现...     

城市节能与碳减排政策情景分析——以北京市为例

城市是人类社会经济活动的中心,其能源消费占据了全球能源消费总量的75%,温室气体排放量也达到全球排放总量的80%。因此,将城市作为我国节能减排的主阵地具有重要的意义。本研究以北京市为例,借助情景分析方法探讨不同发展路径对城市未来能源消耗和碳排放的可能影响。通过构建LEAP模型分析基准（BAU）、政策（BP）和低碳（LC）3种不同情景下2007年-2030年北京市能源需求、能源结构和碳排放的发展趋势。研究结果显示,低碳情景下北京市能源需求总量预计2030年将达到88.61Mtce（百万吨标准煤）,分别比基准情景和政策情景低55.82%和32.72%,碳排放总量分别比基准情景和政策情景低62.22%和40.27%,且在2026年达到拐点,开始出现下降趋势;能源结构优化效果明显,低碳情景下清洁能源所占比重达到57.75%,高于基准情景和政策情景16.93%和11.25%;相比于基准情景,工业部门在政策情景和低碳情景下节能减排贡献率均最高,建筑和交通运输部门将在北京未来低碳道路上发挥出巨大潜力。这些结果将为北京市未来能源发展和建设低碳城市提供重要的定量化依据。     

碳约束机制下能源转型路径和宏观影响评估-以粤港澳大湾区为例

为实现粤港澳大湾区在碳强度控制目标下经济社会发展和碳减排任务的双赢,需量化评估能源转型路径在碳目标约束和驱动下传导效应的有效性,本研究构建能源经济环境评估模型,设计了基准情景、能源转型情景和深度能源转型情景,研究结果显示：大湾区碳排放达峰需要碳约束和能源转型的共同发力,无施加这两项措施的基准情景在2035年前无法达峰,转型和深度转型情景下的不同层度的碳约束和能源转型将推动粤港澳大湾区分别于2025年和2022年达峰。相比基准情景,2035年碳成本和能源结构转型促进GDP增长了0.68%,深度转型则造成0.34%的GDP损失。碳达峰目标和能源转型驱动下,各行业投资结构发生转变,转型情景下2035年度总投资11万亿,带动GDP达到31万亿,相比基准情景年度新增约8000亿,电力新增600亿,工业新增5000亿,交通新增400亿,服务业增加2000亿。服务业、交通、电力部门的就业分别增长9.7万人、12.6万人、3万人。结果显示合理设置碳总量控制目标,系统呈现的碳价格有利于引导用能部门的结构替代,反过来促进经济GDP增长、产业结构低碳转型、就业率提高以及节能减碳目标更好的实现。     

安徽省1995 年-2009 年能源消费碳排放驱动因子分析及趋势预测——基于STIRPAT模型

能源消费碳排放驱动因子的定量分析能揭示出碳排放的影响因素。依据IPCC碳排放计算方法,对安徽省1995年-2009年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了动态测度,结果表明：1995年-2009年,安徽省能源消费碳排放量由1995年的4420.58万t增加到2009年的10919.11万t,呈持续增长态势,年平均增幅为10.48%,碳排放强度由1995年的2.44t/万元降至2009年的1.09t/万元,呈持续下降态势,平均年降幅9.69%,煤炭类碳排放量占绝对优势,年平均为93.77%。基于STIRPAT模型,揭示了人口、人均GDP、第二产业贡献值、全社会固定资产投资、单位GDP能耗等驱动因子的边际弹性系数分别为0.1582、0.2329、0.2424、0.2688、-0.1176。运用灰色GM（1,1）模型,预测2015年、2020年的碳排放量将分别达到15686.25万t、22519.10万t,碳排放强度将分别降至0.81t/万元、0.62t/万元。根据安徽省能源消费碳排放量现状特点及发展趋势,结合碳排放驱动因子的边际贡献,提出了减少能源消费的政策建议,可为安徽省节能减排政策的制定提供科学依据,有利于安徽省的生态建设及可持续发展,也可为中尺度（省级行政区）碳排放驱动因子研究及预测提供示范。     

省际低碳经济增长路径优化及碳排放脱钩预测

本文从全局最优角度建立了省区低碳经济增长优化模型,找到了在全国能耗强度和碳排放强度约束下各省经济增长最优路径,预测了各省碳排放、能源消耗与经济增长之间的脱钩状态。结果表明,若2010-2015年各省能耗强度与碳排放强度均能够实现政府制定的降低目标,将会阻碍山西、宁夏、内蒙古和贵州的经济增长,但能促进其他省区的经济增长;提高北京、河北、上海、浙江和广东的经济增长有利于带动山西、内蒙古和贵州的经济发展,但会提高部分省区的能源结构碳强度;全国能耗强度和碳排放强度的最优降幅分别为18.19%和19.56%。除海南或青海的碳排放、能源消耗与经济增长之间均处于增长连接状态外,其他省区均处于弱脱钩状态,说明在经济增长最优路径上各省节能减排效果明显;各省碳排放增速均小于能源消耗增速,说明各省能源结构将逐渐优化。